Politique publique : Questions médicales fréquentes
Nom anglais: Public Policy
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Termes MeSH sélectionnés :
Single-Cell Gene Expression Analysis
Questions fréquentes et termes MeSH associés
Diagnostic
5
#1
Comment évaluer l'impact d'une politique publique en santé ?
L'impact se mesure par des indicateurs de santé, des études d'impact et des analyses de données.
Évaluation des politiquesSanté publique
#2
Quels outils sont utilisés pour le diagnostic des politiques ?
Des enquêtes, des analyses statistiques et des études de cas sont couramment utilisés.
Analyse de donnéesÉvaluation des politiques
#3
Quelles sont les méthodes d'analyse des politiques publiques ?
Les méthodes incluent l'analyse qualitative, quantitative et l'analyse coût-bénéfice.
Analyse politiqueÉvaluation des politiques
#4
Comment identifier les besoins de santé dans une communauté ?
Par des enquêtes, des focus groups et l'analyse des données de santé existantes.
Besoins en santéÉvaluation des politiques
#5
Quel rôle joue la recherche dans le diagnostic des politiques ?
La recherche fournit des données probantes pour orienter les décisions politiques et évaluer l'efficacité.
Recherche en santéÉvaluation des politiques
Symptômes
5
#1
Quels symptômes indiquent un échec de la politique publique ?
Des inégalités de santé croissantes et une augmentation des maladies évitables peuvent indiquer un échec.
Inégalités en santéSanté publique
#2
Comment mesurer les symptômes de l'inefficacité des politiques ?
En analysant les taux de morbidité, mortalité et l'accès aux soins de santé.
MortalitéAccès aux soins
#3
Quels indicateurs de santé révèlent des problèmes systémiques ?
Les taux de vaccination, d'obésité et de maladies chroniques sont des indicateurs clés.
Maladies chroniquesVaccination
#4
Comment les symptômes sociaux affectent-ils la santé publique ?
Des problèmes comme la pauvreté et le chômage aggravent les conditions de santé et l'accès aux soins.
PauvretéSanté publique
#5
Quels symptômes peuvent signaler un besoin de réforme ?
Une hausse des plaintes des citoyens et des résultats de santé dégradés peuvent signaler ce besoin.
Réforme des politiquesSanté publique
Prévention
5
#1
Quelles stratégies de prévention sont efficaces en politique publique ?
Les campagnes de sensibilisation, les programmes de vaccination et l'éducation à la santé.
Prévention des maladiesÉducation à la santé
#2
Comment évaluer l'efficacité des programmes de prévention ?
Par des études d'impact, des indicateurs de santé et des analyses de coûts.
Évaluation des politiquesPrévention des maladies
#3
Quels obstacles à la prévention sont souvent rencontrés ?
Le manque de financement, l'accès limité aux soins et la désinformation sont des obstacles majeurs.
Accès aux soinsFinancement de la santé
#4
Comment les politiques publiques peuvent-elles promouvoir la prévention ?
En intégrant des programmes de prévention dans les systèmes de santé et en finançant des initiatives.
Promotion de la santéPrévention des maladies
#5
Quel rôle joue l'éducation dans la prévention des maladies ?
L'éducation sensibilise la population aux comportements sains et aux risques de maladies.
Éducation à la santéComportements de santé
Traitements
5
#1
Comment les politiques influencent-elles les traitements disponibles ?
Les politiques déterminent le financement, l'accès et les protocoles de traitement en santé.
Accès aux soinsFinancement de la santé
#2
Quels traitements sont souvent négligés par les politiques publiques ?
Les traitements pour les maladies rares et les soins palliatifs sont souvent sous-financés.
Maladies raresSoins palliatifs
#3
Comment évaluer l'efficacité des traitements en politique publique ?
Par des études cliniques, des revues systématiques et des analyses de coût-efficacité.
Efficacité des traitementsÉvaluation des politiques
#4
Quel est l'impact des politiques sur les traitements préventifs ?
Les politiques favorisent l'accès aux vaccinations et dépistages, réduisant ainsi les maladies.
PréventionVaccination
#5
Comment les politiques de santé affectent-elles les traitements psychologiques ?
Elles influencent le financement et l'accès aux soins de santé mentale, souvent négligés.
Santé mentaleAccès aux soins
Complications
5
#1
Quelles complications peuvent résulter d'une mauvaise politique de santé ?
Des inégalités de santé, une augmentation des maladies chroniques et un accès limité aux soins.
Inégalités en santéMaladies chroniques
#2
Comment les complications de santé sont-elles liées aux politiques publiques ?
Des politiques inefficaces peuvent aggraver les conditions de santé et limiter l'accès aux traitements.
Accès aux soinsÉvaluation des politiques
#3
Quels sont les effets à long terme d'une politique de santé défaillante ?
Une augmentation des coûts de santé, une détérioration de la santé publique et des inégalités croissantes.
Coûts de santéSanté publique
#4
Comment prévenir les complications liées aux politiques de santé ?
En évaluant régulièrement les politiques et en adaptant les programmes aux besoins de la population.
Évaluation des politiquesPrévention des maladies
#5
Quel rôle jouent les données dans la prévention des complications ?
Les données aident à identifier les problèmes, à évaluer les politiques et à orienter les interventions.
Analyse de donnéesÉvaluation des politiques
Facteurs de risque
5
#1
Quels facteurs de risque sont souvent négligés par les politiques ?
Les déterminants sociaux de la santé, comme la pauvreté et l'éducation, sont souvent sous-estimés.
Déterminants sociaux de la santéInégalités en santé
#2
Comment les politiques peuvent-elles réduire les facteurs de risque ?
En promouvant des environnements sains, l'éducation et l'accès aux soins préventifs.
Promotion de la santéPrévention des maladies
#3
Quel impact a l'environnement sur les facteurs de risque ?
Un environnement pollué ou peu sûr augmente les risques de maladies et affecte la santé publique.
EnvironnementSanté publique
#4
Comment les politiques de santé abordent-elles les facteurs de risque ?
Elles intègrent des stratégies de prévention et d'éducation pour réduire les risques de maladies.
Prévention des maladiesÉducation à la santé
#5
Quels sont les facteurs de risque liés aux comportements ?
Le tabagisme, l'alimentation malsaine et le manque d'activité physique sont des facteurs clés.
Comportements de santéPrévention des maladies
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},
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"@type": "Question",
"name": "Quels traitements sont souvent négligés par les politiques publiques ?",
"position": 17,
"acceptedAnswer": {
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"text": "Les traitements pour les maladies rares et les soins palliatifs sont souvent sous-financés."
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"@type": "Question",
"name": "Comment évaluer l'efficacité des traitements en politique publique ?",
"position": 18,
"acceptedAnswer": {
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"text": "Par des études cliniques, des revues systématiques et des analyses de coût-efficacité."
}
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"@type": "Question",
"name": "Quel est l'impact des politiques sur les traitements préventifs ?",
"position": 19,
"acceptedAnswer": {
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"text": "Les politiques favorisent l'accès aux vaccinations et dépistages, réduisant ainsi les maladies."
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"@type": "Question",
"name": "Comment les politiques de santé affectent-elles les traitements psychologiques ?",
"position": 20,
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"text": "Elles influencent le financement et l'accès aux soins de santé mentale, souvent négligés."
}
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"name": "Quelles complications peuvent résulter d'une mauvaise politique de santé ?",
"position": 21,
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"text": "Des inégalités de santé, une augmentation des maladies chroniques et un accès limité aux soins."
}
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"name": "Comment les complications de santé sont-elles liées aux politiques publiques ?",
"position": 22,
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"text": "Des politiques inefficaces peuvent aggraver les conditions de santé et limiter l'accès aux traitements."
}
},
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"name": "Quels sont les effets à long terme d'une politique de santé défaillante ?",
"position": 23,
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"text": "Une augmentation des coûts de santé, une détérioration de la santé publique et des inégalités croissantes."
}
},
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"@type": "Question",
"name": "Comment prévenir les complications liées aux politiques de santé ?",
"position": 24,
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"text": "En évaluant régulièrement les politiques et en adaptant les programmes aux besoins de la population."
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"name": "Quel rôle jouent les données dans la prévention des complications ?",
"position": 25,
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"text": "Les données aident à identifier les problèmes, à évaluer les politiques et à orienter les interventions."
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"name": "Quels facteurs de risque sont souvent négligés par les politiques ?",
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"text": "Les déterminants sociaux de la santé, comme la pauvreté et l'éducation, sont souvent sous-estimés."
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"name": "Comment les politiques peuvent-elles réduire les facteurs de risque ?",
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"text": "En promouvant des environnements sains, l'éducation et l'accès aux soins préventifs."
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"name": "Quel impact a l'environnement sur les facteurs de risque ?",
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"text": "Un environnement pollué ou peu sûr augmente les risques de maladies et affecte la santé publique."
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"name": "Comment les politiques de santé abordent-elles les facteurs de risque ?",
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"text": "Elles intègrent des stratégies de prévention et d'éducation pour réduire les risques de maladies."
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"name": "Quels sont les facteurs de risque liés aux comportements ?",
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"text": "Le tabagisme, l'alimentation malsaine et le manque d'activité physique sont des facteurs clés."
}
}
]
}
]
}
Office of Policy, Performance, and Evaluation, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, GA, USA.
Office of Rural Health, National Center for State, Tribal, Local, and Territorial Public Health Infrastructure and Workforce, Centers for Disease Control and Prevention, Atlanta, GA, USA.
Single-cell (SC) gene expression analysis is crucial to dissect the complex cellular heterogeneity of solid tumors, which is one of the main obstacles for the development of effective cancer treatment...
scMuffin provides a series of functions to calculate qualitative and quantitative scores, such as: expression of marker sets for normal and tumor conditions, pathway activity, cell state trajectories,...
The analyses offered by scMuffin and the results achieved in the case study show that our tool helps addressing the main challenges in the bioinformatics analysis of SC expression data from solid tumo...
A common feature of single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data is that the number of cells in a cell cluster may vary widely, ranging from a few dozen to several thousand. It is not clear whether scRNA-seq ...
We addressed this question by performing scRNA-seq and poly(A)-dependent bulk RNA-seq in comparable aliquots of human induced pluripotent stem cells-derived, purified vascular endothelial and smooth m...
Findings of the current study provide a quantitative reference for designing studies that aim for identifying DEGs for specific cell clusters using scRNA-seq data and for interpreting results of such ...
There is a wealth of software that utilizes single-cell RNA-seq (scRNA-seq) data to deconvolve spatial transcriptomic spots, which currently are not yet at single-cell resolution. Here we provide prot...
Normalization is a crucial step in the analysis of single-cell RNA-sequencing (scRNA-seq) counts data. Its principal objectives are reduction of systematic biases primarily introduced through technica...
The widely adopted bulk RNA-seq measures the gene expression average of cells, masking cell type heterogeneity, which confounds downstream analyses. Therefore, identifying the cellular composition and...
We propose a new deconvolution algorithm, DSSC, which infers cell type-specific gene expression and cell type proportions of heterogeneous samples simultaneously by leveraging gene-gene and sample-sam...
DSSC provides a practical and promising alternative to the experimental techniques to characterize cellular composition and heterogeneity in the gene expression of heterogeneous samples....
Cell clustering is a prerequisite for identifying differentially expressed genes (DEGs) in single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data. Obtaining a perfect clustering result is of central importance f...
Here, we propose single-cell minimum enclosing ball (scMEB), a novel and fast method for detecting single-cell DEGs without prior cell clustering results. The proposed method utilizes a small part of ...
We compared scMEB to two different approaches that could be used to identify DEGs without cell clustering. The investigation of 11 real datasets revealed that scMEB outperformed rival methods in terms...
The aim of this study was to reveal the key genes associated with macrophage polarization in liver cancer....
Data were downloaded from the Gene Expression Omnibus (GEO) and the Cancer Genome Atlas databases (TCGA). R package Seurat 4.0 was used to preprocess the downloaded single-cell sequencing data, princi...
Two thousand highly variable genes were obtained after the normalization of single-cell profiles. In all, 16 principal components and 15 cell clusters were obtained. Monocytes and macrophages were the...
The key genes associated with macrophage polarization, namely CD53, TGFBI, S100A4, pyruvate kinase M, LSP1, and SPP1, may be potential therapeutic targets for liver cancer....
As an essential regulator of type I interferon (IFN) response, TMEM173 participates in immune regulation and cell death induction. In recent studies, activation of TMEM173 has been regarded as a promi...
Quantitative real-time PCR (qRT-PCR) and western blotting (WB) were applied to determine the mRNA and protein levels of TMEM173 in peripheral blood mononuclear cells (PBMCs). TMEM173 mutation status w...
The mRNA and protein levels of TMEM173 were increased in PBMCs from B-ALL patients. Besides, frameshift mutation was presented in TMEM173 sequences of 2 B-ALL patients. ScRNA-seq analysis identified t...
Our findings provide insights into the transcriptomic features of TMEM173 in the BM of high-risk B-ALL patients. Targeted activation of TMEM173 in specific cells might provide new therapeutic strategi...
The poor prognosis of sepsis warrants the investigation of biomarkers for predicting the outcome. Several studies have indicated that PANoptosis exerts a critical role in tumor initiation and developm...
We obtained Sepsis samples and scRNA-seq data from the GEO database. PANoptosis-related genes were subjected to consensus clustering and functional enrichment analysis, followed by identification of d...
Unsupervised clustering analysis using 16 PANoptosis-related genes identified three subtypes of sepsis. Kaplan-Meier analysis showed significant differences in patient survival among the subtypes, wit...
We developed a machine learning based Boruta algorithm for profiling PANoptosis related subgroups with in predicting survival and clinical features in the sepsis....
Macrophages play an important role in the occurrence and development of atherosclerosis. However, few existing studies have deliberately analyzed the changes in characteristic genes in the process of ...
Carotid atherosclerotic plaque single-cell RNA (scRNA) sequencing data were analyzed to define the cells involved and determine their transcriptomic characteristics. KEGG enrichment analysis, CIBERSOR...
Nine cell clusters were identified. M1 macrophages, M2 macrophages, and M2/M1 macrophages were identified as three clusters within the macrophages. According to pseudotime analysis, M2/M1 macrophages ...
IL1RN...
